問題：
ウルグアイで最も大きな乳製品製造会社Conaprole社は、5つの生産ラインおよび各生産ラインにつき5種類の包装形態で、150SKU（Stock Keeping Unit）以上を生産します。
販売&生産計画プロセスや需要計画が、季節による変動が激しいので、12か月ベースでアイスクリーム製造を計画します。工場管理は閑散期に最盛期間の生産ラインを準備する必要があり、製品貯蔵寿命と倉庫の冷凍室の容量とコストを考慮に入れます。その結果、工場は、しばしば品切れを出してしまい、最盛期の供給を満たすことができませんでした。また、経営陣は、彼らが直面した問題に対応するため、より速く彼らの詳細なプランの再計画を作成することは、非常に困難であると認識していました。
生産ラインプロセスのボトルネックや制限、無作為に発生する人材リソースのアベイラビリティにおける変動等を含む他の要因は、解析計画をさらに難しくさせました。
対応策は、需要と供給のバランスを保ち、かつ主要製品の在庫切れを回避する生産計画を改めて再構築することでした。そして、会社は生産設備を最適化する方法も追及しました。Iteコンサルティング会社は、シミュレーション・モデリングが、これらの問題を解くソリューションとして最良のツールであると注目しました。
作成したシミュレーション・モデルの目的:
- 需要が変化する12か月間にわたる様々な製造シナリオの分析をする。
- すべての乳製品の在庫切れを回避する生産計画の最適化。
- 最適化した生産計画で生産ラインのキャパシティを最適化にする。
ソリューション：
コンサルタントはAnyLogicディスクリート・イベント・モデリングを用いて、S&OP設計プラットフォーム、SAPマテリアル・マネジメント及び生産計画を統合したソリューションを設計・開発しました。作成したソリューションは、プロダクション・システムのモデルとして上記に示した3つのエクスペリメント（実験）を含んでおり、ビジネス問題を解決するのに大変役立ちました。
初めのエクスペリメントで、モデルは、最初の生産計画を調査し、この製造計画でいくと予想される在庫切れおよびバックオーダーを検出し、需要と在庫管理に基づく生産ニーズの調査に取り掛かりました。このエクスペリメントはパラメータを手動で修正することで異なる状況がどのようにパフォーマンスに影響を与えるかをユーザーに示します。例えば:一定期間ラインを停止する必要性、設備効率を調整する必要性、リソースの拡張、あるいは人的資源のスケジュール変更等。ユーザーは、手動でSKUの優先事項を変更することができました。そして、SKUによって異なる在庫切れに関連した予期せぬコストの収益への影響を分析します。さらに、彼らは最小現の生産設備の使用と他のいくつかのポリシィを定義することができました。
パラメータを変更したエクスペリメントはシステムのモデルを100回実行し、需要を満たし、倉庫経費を抑えながら可能な限り、製品の保存期間を維持するためのソリューションを追及しました。
最後のエクスペリメントは、ピーク時の生産能力の解放で生産ラインを最適化にしました。バッファーとしてすべての生産ラインに自由なキャパシティを残すために可能なものとして、計画期間の始めに生産を予定しました。
統計モデル
入力データ:
- SKU（Stock Keeping Unit）当たりの要求
- SKUの在庫水準
- バッチ・サイズ、プライオリティ、保存期間、倉庫のスペース占領
- 必要に応じて、全体効率および絶対百分率誤差(MAPE)
- コスト
検討したものは次の通り：
- ラインとサブラインによるSKUの割り当て
- ラインとサブラインのキャパシティ
- ラインと梱包の規定
- 倉庫制限
- 生産時間
- 生産計画
結果:
月とSKUまでに細分化したシミュレーション結果はすべて、エクセルにエクスポートされました。さらに、モデルは、ヒストグラムに需要と在庫水準の月間の変化を表示し、さらに在庫切れに関する情報を出しました。
Conaprole社の成果:
- SKUによる各生産ラインのプロセスの発見。
- 製品保存期間を最大限にし、倉庫コストを抑えながら、需要に対応する生産計画の最適化。
- 需要増加時、追加の生産キャパシティを確保するために生産ラインの改善。
シミュレーション・モデルは、収益を上げ、在庫切れリスクを最小限にするソリューションの見識を経営陣に提供しました。